プライバシーを考慮した学習

私たちは、データが学習者からでさえ機密に保たれるプライバシーモデルの下で、統計的リスク最小化問題を研究します。このローカルプライバシーの枠組みでは、統計的推定手続きの収束率に対する厳密な上限と下限を確立します。その結果、データが保持するプライバシーの量と、収束率で測定される任意の統計的推定器または学習手続きの有用性との間の正確なトレードオフを示します。